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 上面的问题有几种基本的解决方法：\
 【1】将序列数据转换成没有前驱后继关系的单个分散的数据点，以此获得一个较大的数据集，使用SVM、Adaboost、XGBoost、DNN可以尝试解决。\
 【2】针对序列数据，使用Arima、LSTM、进阶的LSTM、N-Beats等方法。\
-【3】数据增强，N较少，可以通过交叉等方式生成一些新的数据。
+【3】数据增强，N较小，可以通过交叉等方式生成一些新的数据。
 
 经过实验【见code（jupyter）】
 针对【1】，在参考的沃尔玛数据集中表现平平，时间维度的特征比较稀疏（促销活动等），尝试构建很多特征均不能达到好的结果。\